AI产品经理必知的100个专业术语

27、生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)GAN由生成器和判别器两部分组成,通过对抗训练生成器学会生成逼真样本,而判别器学会区分真伪。28、TransformerTransformer是一种使用自注意力机制的模型,用于处理序列数据。它消除了RNN中的顺序依赖性,并允许并行处理。29、多层感知器(MultilayerPerceptron,MLP)...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

8.生成对抗网络GenerativeAdversarialNetwork(GAN)-GAN由两个网络组成:生成器和鉴别器。它们相互“对抗”来提升性能。比如,它们可以用来生成非常逼真的假照片。9.专家系统ExpertSystems-专家系统是AI的早期形式,模拟人类专家的决策能力,用于解决特定问题。例如,医疗诊断系统就是一种专家系统。10.数...

ControlNet作者新作:AI绘画能分图层了!项目未开源就斩获660 Star

判别器损失:则是用于提高生成图像的真实感。通过这种方法,任何潜在扩散模型都可以被转换为透明图像生成器,只需对其进行微调以适应调整后的潜在空间。潜在透明度的概念还可以扩展到生成多个透明图层,以及与其他条件控制系统结合,实现更复杂的图像生成任务,如前景/背景条件生成、联合图层生成、图层内容的结构控制等。值得...

GANs的优化函数与完整损失函数计算

由于GAN架构是由两个同时训练的网络组成的,我们必须计算两个指标:生成器损失和鉴别器损失。1、鉴别器损失函数根据原始论文[1]中描述的训练循环,鉴别器从数据集中接收一批m个示例,从生成器接收其他m个示例,并输出一个数字∈[0,1],即输入数据属于数据集分布的概率(即数据为“真实”的概率)。通过...

AI视野:Nijijourney APP正式上架App Store;微软AutoGen框架爆火...

PIXART-α是一款基于Transformer技术的高质量图像生成模型,显著降低了培训成本,同时保持了与最新图像生成器相匹敌的图像质量,有助于环境友好和高分辨率图像合成。PIXART-α论文网址:httpsarxiv/abs/2310.00426PIXART-α项目网址:httpspixart-alpha.github.io/...

论文解读:使用带门控卷积进行生成式深层图像修复方法

对于可选的用户草图输入,作者使用HED边缘检测器[4]生成边缘图作为草图输入(www.e993.com)2024年11月6日。请注意,草图输入是可选的。对于对交互式编辑用户草图输入感兴趣的读者,我强烈建议您阅读他们的论文。与以前的修复论文相似,作者在Places2和CelebA-HQ数据集上评估了他们的模型。这两个数据集通常用于深度图像修复任务。

北理工团队在人工智能图像识别领域取得新进展

针对智能图像识别任务的噪声和长尾数据训练模型不理想难题,许廷发科研团队首次提出和构建了元学习自适应鲁棒的数理模型。模型主要通过引入全新的动态损失函数,主动感知数据分布和训练状态,自适应地动态修正数据标注噪声以及调整识别的类间距离,实现了在长尾噪声数据下的鲁棒学习。

一周AIGC丨阿里云发布通义千问 2.0 版本;马斯克首个大模型产品...

VanceAI发布面向电子商务的AI产品图像生成器11月2日报道,VanceAI近日发布其面向电子商务的AI产品图像生成器,包括AI背景生成器等功能,VanceAI背景生成器可以生成精美的产品特定场景图像,只需几次点击即可完成。此外,VanceAI即将推出更多面向电子商务的AI功能,包括AI素描转图像生成器、AI时尚...

超越ChatGPT—机器学习如何提高增材制造的生产力

用最简单的话来说，机器学习是人工智能的一个子集，它使用在数据上训练的算法来生成可以执行复杂任务的模型。抛开所有的炒作，它归结为类固醇的统计数据。考虑一个具有2000亿个参数而不是两个的非线性函数。当今最流行的机器学习应用程序（如ChatGPT、OpenAI的图像生成器DALL-E和自动驾驶汽车）的主力是神经网络。

视频生成经典模型资源(一):TGAN、VGAN、MoCoGAN、SVG、vid2vid...

MoCoGAN由4个子网络组成,分别是递归神经网络RM、图像生成器GI、图像鉴别器DI和视频鉴别器DV。图像生成器通过将ZI中的向量按顺序映射到图像,从向量序列到图像序列,生成视频剪辑。DI和DV都扮演judge角色,为GI和RM提供批评意见。图像鉴别器DI专门用于批评基于单个图像的GI,它被训练来确定一个帧是来自真实的视频片段v,还...